Analisi semantica vettoriale per l'identificazione di linguaggio cifrato nei documenti Epstein
3,140,085
Chunk nel DB Vettoriale
9,854
Disney Sweep Risultati
565
Anomalie Semantiche
17
Personaggi Analizzati
216
Risultati CRITICAL
Metodologia — Ricerca Vettoriale Semantica
Come funziona la ricerca vettoriale?
I documenti Epstein (3.140.085 frammenti di testo) sono stati convertiti in vettori numerici a 384 dimensioni
usando il modello di embedding paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2. Ogni frase viene trasformata in un punto
nello spazio a 384 dimensioni che cattura il suo significato semantico, non solo le parole esatte.
Questo significa che frasi con significato simile finiscono vicine nello spazio vettoriale, anche se usano parole completamente diverse.
La Formula: Similarità del Coseno
Per misurare quanto due testi sono semanticamente simili, usiamo la similarità del coseno:
dove A e B sono vettori a 384 dimensioni, · è il prodotto scalare, ||·|| è la norma euclidea
Il valore varia da -1 (significati opposti) a +1 (significati identici). Nel nostro database:
Distanza ChromaDB = 1 - similarità del coseno
Rilevanza = 1 - distanza = similarità del coseno
Soglia usata: rilevanza ≥ 0.35 (35% di somiglianza semantica)
Strategia 1: Disney Sweep (Ricerca Testuale)
Scansione completa di ~5 GB di testo grezzo (12 dataset JSONL) cercando 17 nomi di personaggi Disney/fiabeschi.
Ogni occorrenza viene classificata per livello di sospetto basato sul contesto circostante.
Scansione regex di tutti i 12 dataset JSONL per 17 pattern di personaggi (Snow White, Cinderella, Lolita, Princess, Belle, Ariel, ecc.)
Per ogni match, estrazione di un frammento di contesto (400 caratteri prima e dopo)
Classificazione automatica: CRITICAL se contiene riferimenti a email + contesto sessuale/di codice,
HIGH se contesto sospetto, MEDIUM/LOW per usi innocui
Deduplicazione per doc_id + personaggio per il report finale
Strategia 2: Anomalia Semantica (Ricerca Vettoriale)
Query al database vettoriale con 20 "sonde semantiche oscure" — frasi che descrivono concetti di sfruttamento,
nomi in codice, transazioni e grooming. L'AI cerca documenti semanticamente simili a questi concetti.
Creazione di 20 query di sondaggio in 4 categorie: sfruttamento minori, nomi in codice, transazionale, grooming/controllo
Per ogni query, encoding nel vettore a 384 dimensioni e ricerca dei 30 chunk più simili nel database ChromaDB
Filtro per rilevanza ≥ 0.35 (565 chunk sopra la soglia su ~600 analizzati)
Estrazione di termini anomali: parole "innocue" che appaiono con alta frequenza in contesti di alta rilevanza
Esempio Pratico
Quando cerchiamo la frase "young girl sent to massage" nel database vettoriale:
Query Vector (384-dim)
[0.0234, -0.1456, 0.0891, ..., 0.0567]
Documento trovato (rel: 0.705)
"scheduling appointments for the girls"
Le parole sono diverse ma il significato è vicino!
Prove Chiave — I Ritrovamenti Più Significativi
"Say hi to Snow White" — "What character would you like next?"
9-10 Luglio 2010
Jes Staley (CEO JP Morgan): "Maybe they're tracking u?? That was fun. Say hi to Snow White." Jeffrey Epstein: "what character would you like next" Staley: "Beauty and the Beast" Epstein: "well one side is available"
Lo scambio dimostra un sistema di codici Disney dove i personaggi rappresentano persone reali.
"Snow White" è un nome in codice per un individuo specifico. Epstein chiede quale "personaggio" Staley desidera come se fosse un menu.
Email a jeffrey E. (jeevacation@gmail.com): "Im sorry .. I know you like Lolita type .. that blond one looks like a blond stripper I agree."
Epstein risponde: "tim but not right"
"Lolita type" usato esplicitamente come descrizione del tipo di donna/ragazza preferito da Epstein.
Il riferimento al romanzo di Nabokov (ragazza minorenne) è intenzionale e consapevole.
"Snow White was f..ed twice as soon as she put her costume"
10 Luglio 2010
Da: Selena P
A: Jeffrey Epstein (jeevacation@gmail.com) "the snow white was f..ed twice as soon as she put her costume))"
Messaggio che usa esplicitamente il nome in codice "Snow White" in contesto sessuale.
Il "costume" conferma il sistema di codici basato su personaggi Disney. Inviato lo stesso giorno della conversazione Staley-Epstein.
"I would love to take photos of you in a Snow White costume"
20 Giugno 2010
Da: Jeffrey Epstein (jeevacation@gmail.com): "brett ratner, is going to film a big movie, Snow White, i would love to take photos of you in a snow white costume. you can get it from the costume store"
Risposta: "Will get it!"
Epstein chiede a una donna di vestirsi da Snow White per essere fotografata. Usa un film in uscita come pretesto.
Due settimane prima della conversazione con Staley su "Snow White".
Promemoria calendario Google: "call Lolita" — Wed Oct 3 7:30pm - 8:30pm Eastern Time
"Lolita" usato come nome/codice per una persona nel calendario di Epstein. Potrebbe essere un nome vero
o un nome in codice ispirato al romanzo di Nabokov.
Copie del romanzo "Lolita" di Nabokov nei documenti sequestrati
Materiale sequestrato
Multiple copie del romanzo "Lolita" trovate tra i materiali di Epstein, incluse discussioni sul testo: "and next you want the lolita with annotations . so you can see all the hidden tricks" "I shall never regret Lolita" — pagine del romanzo scansionate e conservate "Humbert Humbert's little black diary" — riferimento al protagonista pedofilo del romanzo
La presenza di più copie del romanzo, inclusa una versione annotata, nei documenti di un condannato
per reati su minori è significativa. Il romanzo descrive la relazione di un uomo con una ragazza di 12 anni.
"The Lolita Express" — L'aereo privato come prova del sistema
2001-2005+
L'aereo privato di Epstein, soprannominato "The Lolita Express", usato per trasportare vittime e ospiti:
"Flight logs show that from 2001 to 2003, Bill Clinton flew on Epstein's private plane, dubbed 'The Lolita Express'"
"For a former president to fly on a plane named 'The Lolita Express'... to a privately owned 'Orgy Island'"
Il soprannome stesso dell'aereo è un indicatore del sistema. "Lolita" usato come brand del sistema di traffico.
136 occorrenze HIGH nei documenti.
Risultati Anomalia Semantica (263 documenti unici)
Rilevanza
Categoria
Doc ID
Dataset
DOJ Link
Query Sonda
Testo
Timeline — Sistema di Codici Disney
20 Giugno 2010
Epstein email: "i would love to take photos of you in a snow white costume" — Chiede a una donna di vestirsi da Snow White
9 Luglio 2010 — 20:45 UTC
Jes Staley a Epstein: "That was fun. Say hi to Snow White."
9 Luglio 2010 — 21:02 UTC
Epstein risponde a Staley: "what character would you like next"
9 Luglio 2010
Staley: "Beauty and the Beast" — Epstein: "well one side is available"
10 Luglio 2010
Selena P a Epstein: "the snow white was f..ed twice as soon as she put her costume"
3 Ottobre 2012
Promemoria calendario: "call Lolita" — 7:30-8:30pm ET
4 Novembre 2016
Email a Epstein: "I know you like Lolita type"
Analisi dei Pattern — Linguaggio in Codice Identificato
Sistema "Personaggi Disney"
I personaggi Disney (Snow White, Beauty and the Beast, ecc.) vengono usati come nomi in codice per persone reali.
Lo scambio Staley-Epstein del 9 luglio 2010 lo dimostra inequivocabilmente:
"what character would you like next" tratta le persone come personaggi selezionabili da un catalogo.
Sistema "Costumi"
I "costumi" sono un elemento ricorrente: Epstein chiede di vestirsi da personaggi Disney per foto.
Selena P conferma il contesto sessuale con "was f..ed twice as soon as she put her costume".
Il costume è sia letterale che metaforico — un'identità assegnata.
Il brand "Lolita"
"Lolita" permea l'intero sistema: dall'aereo ("Lolita Express"), al "tipo" preferito,
al nome nel calendario, alle copie annotate del romanzo di Nabokov.
393 occorrenze nei documenti, di cui 109 CRITICAL e 136 HIGH.
Linguaggio Transazionale
L'anomalia semantica rivela un vocabolario transazionale: "massage" = servizi sessuali,
"scheduling appointments for the girls", "fresh faces" = nuove vittime.
Le parole innocue acquistano significato nel contesto delle reti di sfruttamento.
PARRHESEPSTEIN — Analisi forense documentale basata su ricerca vettoriale semantica
Database: ChromaDB con 3.140.085 chunk • Modello: paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 (384-dim)
Tutti i link DOJ puntano ai documenti originali su justice.gov/epstein